// 动态规划 - 核心 5 步：
// 1. 确定状态表示 - 根据 题目要求，经验(以 i,j 位置为结尾/开始......)，发现重复子问题 确定状态表示
// 2. 推导状态转移方程: dp[i] = ?
//    用 之前的状态 或者 之后的状态 推导当前的状态（根据最近一步划分问题）
// 3. 初始化：保证填表时不越界，结合多开数组的技巧
// 4. 确定填表顺序：填写当前状态值的时候，所需状态的值已经计算过了
// 5. 返回值：结合题目要求 + 状态表示

// 经典题目：斐波那契数列模型，路径问题，简单多状态，子数组

// 技巧：
// dp[] 表多开一个长度，处理数组越界及初始化复杂的问题
// dp[][] 表多开一行，多开一列
// 结合滚动数组优化 - 注意赋值顺序

// 总结经验:
// 动态规划题目如果定义完 dp[] 数组，发现 dp[i] 依赖前面的状态，也依赖后面的状态，那么想一想打家劫舍模型
// 如果觉得不像打家劫舍模型，那么搞一个数组预处理一下，搞成连续的数组，往打家劫舍模型上靠
// 如果题目的状态表示存在多个状态，比如给房子涂颜色（红蓝绿），某个位置元素（选或不选），
// 可以根据经验(以某个位置为结尾/开头)以及状态（定义多个状态: f[i], g[i]）定义状态表示
// 如果动态规划过程中涉及到状态转换，需要画状态机图进行分析
// 如果是环形数组，或者使用分类讨论的方法，或者用“正难则反”的思路，转换为普通数组问题
// 如果是字符串，找子数组的问题，可以考虑最后一个单词这种思路（定义一个 j(0 <= j <= i), 表示最后一个单词的开头下标）

// 例题 8:
// 定义字符串 base 为一个 "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" 无限环绕的字符串，所以 base 看起来是这样的：
//
//        "...zabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcd....".
//        给你一个字符串 s ，请你统计并返回 s 中有多少 不同非空子串 也在 base 中出现。
//
//        示例 1：
//
//        输入：s = "a"
//        输出：1
//        解释：字符串 s 的子字符串 "a" 在 base 中出现。
//        示例 2：
//
//        输入：s = "cac"
//        输出：2
//        解释：字符串 s 有两个子字符串 ("a", "c") 在 base 中出现。
//        示例 3：
//
//        输入：s = "zab"
//        输出：6
//        解释：字符串 s 有六个子字符串 ("z", "a", "b", "za", "ab", and "zab") 在 base 中出现。
//
//
//        提示：
//
//        1 <= s.length <= 105
//        s 由小写英文字母组成

// 解题思路:
// dp[i] 表示以 i 位置为结尾的所有子串在 base 中出现的子串的数量
// if(s[i] - s[i - 1] == 1 || s[i] == 'a' && s[i - 1] == 'z') dp[i] = dp[i - 1] + 1
// else dp[i] = 1

// 细节:
// s 中的字符可能会出现重复，因此在统计子串的数量应该考虑去重
// 定义一个 hash 数组，hash[s[i] - 'a'] = max(hash[s[i] - 'a'], dp[i])
// 返回 hash 数组中元素的和

public class FindSubstringInWraproundString {
    public int findSubstringInWraproundString(String s) {
        int n = s.length();
        int[] dp = new int[n + 1];
        int[] hash = new int[26];
        String str = " " + s;
        char[] sArr = str.toCharArray();

        for(int i = 1; i <= n; i++){
            if((sArr[i] == sArr[i - 1] + 1) || (sArr[i] == 'a' && sArr[i - 1] == 'z')){
                dp[i] = dp[i - 1] + 1;
            }else{
                dp[i] = 1;
            }
            hash[sArr[i] - 'a'] = Math.max(hash[sArr[i] - 'a'], dp[i]);
        }

        int ret = 0;
        for(int x : hash) ret += x;

        return ret;
    }
}
